Rとphyton

遅蒔きながら、Rとphytonを学び始めることにしました。
記念（?）に、ここで決意を宣言しておこうかと思います（挫けずに続けられるといいですが、、）。

専門である分子生物学の分野も、トップジャーナルを見ればマイクロアレイやRNA-seq、ChIP-seqのデータを含む論文が大多数になってきました。
データの見方は分かるけれども、図表がどうやって作成されたのかが今一つ分からないので、突っ込んだ議論が出来ない、という状態でも何とかやってこれてはいたのですが、、
大学院生でも実習でRNA-seqのデータの解析をするような昨今、教員の癖にこれではイカン、生き残れないぞ、化石になるぞ、、と危機感を感じ、せめて学生実習レベルくらいの知識は身に付けようと思い立ちました。

それに加えて、最近、三十代の時の知識、経験の貯金で食べていっている（仕事をしている）ような感覚がしていて、新しい事、例えばこれから自分の研究分野にも台頭してきそうなAI、機械学習といったツールについても学ばずに知らん顔をしているが、これでいいのか、、と思い続けていたのもありまして、、

まず、コマンドを入力してプログラミング、という分野は自分に関係無いと思い込んで逃げ回っていたけれども、それを止めよう、と思い、一つでいいのでプログラミング言語を勉強してみよう、と決めました。
ネットで調べたり、同じように最近プログラミングを勉強し始めようとしている同僚に聞いてみたりして、phytonという言語がどうやら覚えやすく、AIや機械学習にも使えて最近人気上昇中らしいということがわかったので、それに決めました。

早速「phyton1年生」という入門書を買って、自宅のMacでコマンドを打ったりしてみました。
文法の基礎や、ライブラリーの概念など、まるで絵本のように分かりやすく書いてあって、自分のように恐る恐る、ビビりながらやっている人間には、とても良かったです。

「phyton1年生」の本にある簡単なおみくじアプリ作りなどを楽しんで、これなら勉強を続けられるかもと少し前向きになってきたので、次の目標として、仕事でよく使う簡単な統計処理とグラフ作成をできるようになることを目標にしよう、と、思い立ちました。

本を新たに買うことも考えましたが、ググるとphytonできれいなグラフを作成、といったタイトルのサイトが幾つも出てきたので、それらを参考にさせてもらいつつ（コピペさせてもらいつつ）、phytonへのデータの読み込み、平均値や標準偏差の計算、棒グラフや散布図を作成、といったことを自分のPCで出来るようになりました。
こういうのって、ちょっとしたことをするのに長ーいプログラムを打ち込まないといけないに違いない、大変そう、、というように何故か思い込んでいたのですが、phytonですと数行のプログラムでグラフ作成が出来てしまい、大袈裟かもですが、かなり衝撃的でした。
まだグラフの細かい設定をする方法などについては勉強中ですが、、
C言語などですとこうはいかないのかもしれませんが、phytonに関しては本当、案ずるより産むが易し、でした。

さて、RNA-seq、マイクロアレイなどの塩基配列解析について改めてネットで調べると、殆どのサイトでは主にRが使われているようでした。
Rは生物学の分野で統計解析に使われる言語で、昔から折に触れて勉強せねば、と思ってはいたのですが、その度にプログラミングイヤイヤ病（?）が出てしまい、逃げ回っていたのでした、、。

しかし今は、phytonのおかげでプログラムアレルギー（?）があまり無くなってきたので、Rのコマンドを「うわーこういうの無理無理、分からへん」などと言わずに正視できるようになりました。
よく見るとグラフ作成のコマンドなどはphytonと似ていなくもないかなと思い、まぁドイツ語と英語みたいな感じかな、と思えて、親近感が湧いてきました。

今は気持ちが変わらないうちに、と、Rもインストールしてしまい、データ解析とグラフ作成を目標に、少しずつコマンドを覚えていっています。
実際やっていることとしては、暇を見つけてはキレイなグラフを描いておられるウエブサイトに行ってコードをコピーさせてもらい、自分のPCで再現してから、コードの中身を解読、試しに設定を変更してみたりする、ということを主にやっております。
語学で言うとひたすら翻訳の練習みたいな感じですが、初心者としては悪くない勉強法かと、、

取り敢えず、

phyton → データ解析、グラフ作成をマスター

R → データ解析、グラフ作成をマスター、あと塩基配列データの解析をやってみて、論文のマイクロアレイやRNA-seq関係の図がどのようにして作られているのかを知る

を目標にして、少しずつ勉強していきたいと思います。